睡眠对人来说是必不可少的,对人的心理健康以及生理健康具有重要意义。近年来,随着各方面压力的加剧,睡眠方面的疾病也越来越多,睡眠问题引起人们的广泛重视。而睡眠分期是研究睡眠疾病的基础,可通过睡眠分期更详细地了解睡眠过程,具有重要的临床意义。传统的人工方法进行睡眠分期费时费力,效率低下,本文依据睡眠脑电在不同睡眠阶段的特征有所不同来进行睡眠分期。论文主要完成的工作:1、根据脑电信号微弱、随机性强、易受噪声干扰等特性,选择专用于生物电势测量的高精度、低噪声芯片ADS1299,不锈钢干电极作为传感器,并以STM32F407VGT6作为主控芯片,通过三导联单通道方式采集脑电,将采集到的数据存到SD卡中,同时通过蓝牙发送到上位机。采用可充电的锂电池对硬件平台进行供电。2、对采集到的脑电进行去噪预处理,通过小波包分解重构的方法提取睡眠脑电的七种节律波,包括K复合波、δ波、θ波、α波、纺锤波、β₁波以及β₂波,并对节律波提取能量特征,包括每一个睡眠阶段（30秒为一个单位）的总能量E_T,以及K复合波、δ波、θ波、α波、纺锤波、β₁波、β₂波占据总能量的比值,和E_α?E_θ、E_δ?E_θ、E_β?E_θ,共计11种能量特征,并对预处理之后的睡眠脑电提取非线性动力学特征,包括复杂度、多尺度熵以及模糊熵。3、采用MIT睡眠数据库中的样本,对其进行处理提取多种脑电特征,通过LS-SVM对提取的特征进行训练、测试,睡眠分期准确率达到92.88%。最后对本文设计睡眠脑电采集平台所采集的睡眠脑电进行睡眠分期测试。